1、Python 数据清洗实用指南

Python 数据清洗实用指南

1. 数据清洗概述

数据清洗是为数据分析准备数据所需的所有任务，涵盖了从导入数据、诊断性查看数据、识别异常值和意外值、插补值到整理数据等多个方面。每个数据清洗任务都像是一个食谱，引导我们从原始数据逐步完成特定的清洗工作。

2. 适用人群

本书适合任何希望使用不同 Python 工具和技术处理杂乱、重复和劣质数据的人。只要具备基本的 Python 编程知识，就能从本书中获得很大收获。

3. 数据清洗任务及方法

3.1 数据导入

数据导入是数据清洗的第一步，不同格式的数据需要不同的导入方法。
- CSV 文件导入
- 准备工作 ：确保已安装必要的 Python 库，如 pandas。
- 操作步骤 ：使用 pandas 库的 read_csv 函数导入 CSV 文件。示例代码如下：

import pandas as pd
csv_data = pd.read_csv('your_file.csv')

- **原理**：`read_csv` 函数会解析 CSV 文件的内容，将其转换为 `pandas` 的 `DataFrame` 对象，方便后续处理。

• Excel 文件导入